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python装饰器详解,python装饰器笔记心得

news 2026/2/7 11:40:40

装饰器

装饰器是程序开发中经常会用到的一个功能，用好了装饰器，开发效率如虎添翼，所以这也是Python面试中必问的问题。但对于好多初次接触这个知识的人来讲，这个功能有点绕，自学时直接绕过去了，然后面试问到了就挂了，因为装饰器是程序开发的基础知识，这个都不会，别跟人家说你会Python, 看了下面的文章，保证你学会装饰器。

1、先明白这段代码

#### 第一波 ####

def foo():

print('foo')

foo # 表示是函数

foo() # 表示执行foo函数

#### 第二波 ####

def foo():

print('foo')

foo = lambda x: x + 1

foo() # 执行lambda表达式，而不再是原来的foo函数，因为foo这个名字被重新指向了另外一个匿名函数

函数名仅仅是个变量，只不过指向了定义的函数而已，所以才能通过函数名()调用，如果函数名=xxx被修改了，那么当在执行函数名()时，调用的就不知之前的那个函数了

2、需求来了

初创公司有N个业务部门，基础平台部门负责提供底层的功能，如：数据库操作、redis调用、监控API等功能。业务部门使用基础功能时，只需调用基础平台提供的功能即可。如下：

############### 基础平台提供的功能如下 ###############

def f1():

print('f1')

def f2():

print('f2')

def f3():

print('f3')

def f4():

print('f4')

############### 业务部门A 调用基础平台提供的功能 ###############

f1()

f2()

f3()

f4()

############### 业务部门B 调用基础平台提供的功能 ###############

f1()

f2()

f3()

f4()

目前公司有条不紊的进行着，但是，以前基础平台的开发人员在写代码时候没有关注验证相关的问题，即：基础平台的提供的功能可以被任何人使用。现在需要对基础平台的所有功能进行重构，为平台提供的所有功能添加验证机制，即：执行功能前，先进行验证。

老大把工作交给 Low B，他是这么做的：

跟每个业务部门交涉，每个业务部门自己写代码，调用基础平台的功能之前先验证。诶，这样一来基础平台就不需要做任何修改了。太棒了，有充足的时间泡妹子...

当天Low B 被开除了…

老大把工作交给 Low BB，他是这么做的：

############### 基础平台提供的功能如下 ###############

def f1():

# 验证1

# 验证2

# 验证3

print('f1')

def f2():

# 验证1

# 验证2

# 验证3

print('f2')

def f3():

# 验证1

# 验证2

# 验证3

print('f3')

def f4():

# 验证1

# 验证2

# 验证3

print('f4')

############### 业务部门不变 ###############

### 业务部门A 调用基础平台提供的功能###

f1()

f2()

f3()

f4()

### 业务部门B 调用基础平台提供的功能 ###

f1()

f2()

f3()

f4()

过了一周 Low BB 被开除了…

老大把工作交给 Low BBB，他是这么做的：

############### 基础平台提供的功能如下 ###############

def check_login():

    # 验证1

    # 验证2

    # 验证3

    pass

def f1():

    check_login()

    print('f1')

def f2():

    check_login()

    print('f2')

def f3():

    check_login()

    print('f3')

def f4():

    check_login()

    print('f4')

老大看了下Low BBB 的实现，嘴角漏出了一丝的欣慰的笑，语重心长的跟Low BBB聊了个天：

老大说：

写代码要遵循开放封闭原则，虽然在这个原则是用的面向对象开发，但是也适用于函数式编程，简单来说，它规定已经实现的功能代码不允许被修改，但可以被扩展，即：

封闭：已实现的功能代码块
开放：对扩展开发

如果将开放封闭原则应用在上述需求中，那么就不允许在函数 f1 、f2、f3、f4的内部进行修改代码，老板就给了Low BBB一个实现方案：

def w1(func):

def inner():

# 验证1

# 验证2

# 验证3

func()

return inner

@w1

def f1():

print('f1')

@w1

def f2():

print('f2')

@w1

def f3():

print('f3')

@w1

def f4():

print('f4')

对于上述代码，也是仅仅对基础平台的代码进行修改，就可以实现在其他人调用函数 f1 f2 f3 f4 之前都进行【验证】操作，并且其他业务部门无需做任何操作。

Low BBB心惊胆战的问了下，这段代码的内部执行原理是什么呢？

老大正要生气，突然Low BBB的手机掉到地上，恰巧屏保就是Low BBB的女友照片，老大一看一紧一抖，喜笑颜开，决定和Low BBB交个好朋友。

详细的开始讲解了：

单独以f1为例：

def w1(func):

def inner():

# 验证1

# 验证2

# 验证3

func()

return inner

@w1

def f1():

print('f1')

python解释器就会从上到下解释代码，步骤如下：

def w1(func): ==>将w1函数加载到内存
@w1

没错，从表面上看解释器仅仅会解释这两句代码，因为函数在没有被调用之前其内部代码不会被执行。

从表面上看解释器着实会执行这两句，但是 @w1 这一句代码里却有大文章， @函数名是python的一种语法糖。

上例@w1内部会执行一下操作：

执行w1函数

执行w1函数，并将 @w1 下面的函数作为w1函数的参数，即：@w1 等价于 w1(f1) 所以，内部就会去执行：

def inner():

#验证 1

#验证 2

#验证 3

f1() # func是参数，此时 func 等于 f1

return inner# 返回的 inner，inner代表的是函数，非执行函数 ,其实就是将原来的 f1 函数塞进另外一个函数中

w1的返回值

将执行完的w1函数返回值赋值给@w1下面的函数的函数名f1 即将w1的返回值再重新赋值给 f1，即：

新f1 = def inner():

#验证 1

#验证 2

#验证 3

原来f1()

return inner

所以，以后业务部门想要执行 f1 函数时，就会执行新f1 函数，在新f1 函数内部先执行验证，再执行原来的f1函数，然后将原来f1 函数的返回值返回给了业务调用者。

如此一来，即执行了验证的功能，又执行了原来f1函数的内容，并将原f1函数返回值返回给业务调用者。Low BBB 你明白了吗？要是没明白的话，我晚上去你家帮你解决吧！！！

3. 再议装饰器

# 定义函数：完成包裹数据

def makeBold(fn):

def wrapped():

return "" + fn() + ""

return wrapped

# 定义函数：完成包裹数据

def makeItalic(fn):

def wrapped():

return "" + fn() + ""

return wrapped

@makeBold

def test1():

return "hello world-1"

@makeItalic

def test2():

return "hello world-2"

@makeBold

@makeItalic

def test3():

return "hello world-3"

print(test1())

print(test2())

print(test3())

运行结果:

hello world-1

hello world-2

hello world-3

4. 装饰器(decorator)功能

引入日志
函数执行时间统计
执行函数前预备处理
执行函数后清理功能
权限校验等场景
缓存

5. 装饰器示例

例1:无参数的函数

def check_time(action):

def do_action():

action()

return do_action

@check_time

def go_to_bed():

print('去睡觉')

go_to_bed()

上面代码理解装饰器执行行为可理解成

result = check_time(go_to_bed) # 把go_to_bed 当做参数传入给 check_time函数，再定义一个变量用来保存check_time的运行结果

result() # check_time 函数的返回值result是一个函数, result()再调用这个函数，让它再调用go_to_bed函数

例2:被装饰的函数有参数

def check_time(action):

def do_action(a,b):

action(a,b)

return do_action

@check_time

def go_to_bed(a,b):

print('{}去{}睡觉'.format(a,b))

go_to_bed("zhangsan","床上")

例3:被装饰的函数有不定长参数

def test(cal):

def do_cal(*args,**kwargs):

cal(*args,**kwargs)

return do_cal

@test

def demo(*args):

sum = 0

for x in args:

sum +=x

print(sum)

demo(1, 2, 3, 4)

例4:装饰器中的return

def test(cal):

def do_cal(*args,**kwargs):

return cal(*args,**kwargs) # 需要再这里写return语句，表示调用函数，获取函数的返回值并返回

return do_cal

@test

def demo(a,b):

return a + b

print(demo(1, 2)) #3

总结：

一般情况下为了让装饰器更通用，可以有return

例5:装饰器带参数

def outer_check(time):

def check_time(action):

def do_action():

if time < 22:

return action()

else:

return '对不起，您不具有该权限'

return do_action

return check_time

@outer_check(23)

def play_game():

return '玩儿游戏'

print(play_game())

提高：使用装饰器实现权限验证

以下代码不要求掌握，如果能看懂最好，如果能自己手动写出来，那就太棒了

def outer_check(base_permission):

def check_permission(action):

def do_action(my_permission):

if my_permission & base_permission:

return action(my_permission)

else:

return '对不起，您不具有该权限'

return do_action

return check_permission

READ_PERMISSION = 1

WRITE_PERMISSION = 2

EXECUTE_PERMISSION = 4

@outer_check(base_permission=READ_PERMISSION)

def read(my_permission):

return '读取数据'

@outer_check(base_permission=WRITE_PERMISSION)

def write(my_permission):

return '写入数据'

@outer_check(base_permission=EXECUTE_PERMISSION)

def execute(my_permission):

return '执行程序'

print(read(5))

装饰器

1、先明白这段代码

2、需求来了

老大把工作交给 Low B，他是这么做的：

老大把工作交给 Low BB，他是这么做的：

老大把工作交给 Low BBB，他是这么做的：

老大说：

上例@w1内部会执行一下操作：

执行w1函数

w1的返回值

3. 再议装饰器

4. 装饰器(decorator)功能

5. 装饰器示例

例1:无参数的函数

例2:被装饰的函数有参数

例3:被装饰的函数有不定长参数

例4:装饰器中的return

总结：

例5:装饰器带参数

提高：使用装饰器实现权限验证

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